【赵强老师】在Spark SQL中读取JSON文件

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Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。为什么要学习Spark SQL？如果大家了解Hive的话，应该知道它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！同时Spark SQL也支持从Hive中读取数据。

Spark SQL也能自动解析JSON数据集的Schema，读取JSON数据集为DataFrame格式。读取JSON数据集方法为SQLContext.read().json()。该方法将String格式的RDD或JSON文件转换为DataFrame。

需要注意的是，这里的JSON文件不是常规的JSON格式。JSON文件每一行必须包含一个独立的、自满足有效的JSON对象。如果用多行描述一个JSON对象，会导致读取出错。

• 需要用到的测试数据：people.json

 

{"name":"Michael"}
{"name":"Andy", "age":30}
{"name":"Justin", "age":19} 

 

 

• 定义路径

 

val path ="/root/temp/people.json" 

 

 

• 读取Json文件，生成DataFrame：

val peopleDF = spark.read.json(path) 

 

• 打印Schema结构信息

peopleDF.printSchema()

 

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• 创建临时视图

peopleDF.createOrReplaceTempView("people") 

 

• 执行查询

spark.sql("SELECT name FROM people WHERE age=19").show

 

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